私立東海大學資訊工程與科學研究所 - 東海大學‧資訊工程學系

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圖 3-6 高階事件轉換服務的運作流程圖 3-7 高階事件轉換服務的運作流程演算法 26
第四章系統發展與模擬為了證明我們所設計的高階事件中介軟體 (High-Level Event Middleware) 系統是可行及有益的基礎架構 , 我們發展了感應樣式探勘模擬系統 (Sensing Pattern Mining Simulation System, 簡稱 SPMSS) 與高階事件轉換模擬系統 (High-Level Event Transform Simulation System, 簡稱 HETSS), 藉由模擬系統的操作環境 , 模擬感應樣式探勘服務 (Sensing Pattern Mining Service, 簡稱 SPMS) 與高階事件轉換服務 (High-Level Event Transform Service, 簡稱 HETS) 的處理過程 , 並且觀測從感應樣式探勘階段到高階事件轉換階段的模擬結果。 SPMSS 與 HETSS 是使用 Java2 Platform Standard Edition( 簡稱 J2SE) 發展工具進行模擬系統的開發 , 藉由整合 Jahmm Hidden Markov Model Java Library( 簡稱 Jahmm Library) 所提供 HMM 相關的統計模型及分析演算法 , 進行 SPMSS 與 HETSS 模擬系統的實作開發。 SPMSS 與 HETSS 模擬系統的實驗環境 , 是在 Windows XP Professional 的個人電腦 ( 配置 Intel Pentium4 3GHz CPU, 2GB DDR RAM, 150GB SATA HDD) 上進行模擬系統的驗證 , 藉由設定實驗參數觀測模擬系統執行感應樣式 (Sensing Patterns)[17] 探勘與高階事件 (High-Level Event)[3] 轉換的處理過程及實驗結果。 4.1 模擬實驗設定 SPMSS(Sensing Pattern Mining Simulation System, 簡稱 SPMSS) 與 HETSS (High-Level Event Transform Simulation System, 簡稱 HETSS) 模擬系統的實驗資料是由 100 筆的 Tag 感應紀錄所組成 , 實驗資料內容示意如表 4-1 所示 , 而每筆 Tag 紀錄的感應樣式 (Sensing Patterns)[17] 長度介於 5~6 之間 , 經由調整表 4-2 的實驗參數進行 SPMSS 與 HETSS 模擬實驗。在 SPMSS 模擬實驗項目中 , 我們設定 |R|=3、|O|=5, 並且在 |T|={0%,5%,10%, 15%,20%} 不同支持度門檻 (Threshold of Sensing Pattern Support) 的條件下進行模擬實驗 , 藉由觀測回收率 (Recall Rate) 與精確率 (Precision Rate) 來評估 SPMSS 27
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Page 41 and 42: R ecall Rate(%) 120 100 80 60 40 20
Page 43 and 44: 第五章結論與未來研
Page 45: [14] L. Satish and B. I. Gururaj,

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